본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

Procedia CIRP v.72, 2018년, pp.3 - 8  

Deep Learning-based Multimodal Control Interface for Human-Robot Collaboration

Liu, Hongyi Fang, Tongtong Zhou, Tianyu Wang, Yuquan Wang, Lihui
  • 초록  

    Abstract In human-robot collaborative manufacturing, industrial robot is required to dynamically change its pre-programmed tasks and collaborate with human operators at the same workstation. However, traditional industrial robot is controlled by pre-programmed control codes, which cannot support the emerging needs of human-robot collaboration. In response to the request, this research explored a deep learning-based multimodal robot control interface for human-robot collaboration. Three methods were integrated into the multimodal interface, including voice recognition, hand motion recognition, and body posture recognition. Deep learning was adopted as the algorithm for classification and recognition. Human-robot collaboration specific datasets were collected to support the deep learning algorithm. The result presented at the end of the paper shows the potential to adopt deep learning in human-robot collaboration systems.


  • 주제어

    Human-robot collaboration .   Deep learning .   Robot control.  

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기